anaconda改环境位置,pycharm新建conda环境

 更改anaconda环境位置

        1.在想要存放环境的地方新建文件夹并命名:.conda。并在此文件夹下创建envs与pkgs文件夹。如下图所示

2.打开anaconda navigation,并点击左上角的preference。

3.点击configure conda

4.在其中添加如下代码(注意中括号内的地址填你自己的地址,冒号后面有空格):

envs_dirs: [E:\.conda\envs]
pkgs_dirs: [E:\.conda\pkgs]

然后保存并重启。

5.创建环境,发现location已经发生改变

pycharm新建conda环境

新建项目

项目更改环境

1.设置中找到python interpreter,点击右侧add interpreter,选择箭头所示位置

2.选择想要使用的环境

### 创建新的 Conda 环境以安装 PyTorch 为了创建一个新的包含特定版本 PythonConda 虚拟环境,并在此环境中安装 PyTorch,可以按照如下方法操作: #### 使用 Conda 命令创建新环境并指定 Python 版本 通过 `conda create` 命令来建立一个名为 `pytorch_env` 的新环境,并设置所需的 Python 版本为 3.9(可根据需求调整),这可以通过下面这条命令实现[^1]: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` #### 激活新建Conda 环境 一旦环境被成功创建之后,则需激活该环境以便在其内部执行后续的操作。激活上述创建好的 `pytorch_env` 可以使用以下命令完成: ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 利用 Conda 安装 PyTorch 和其他依赖项 当处于已激活的目标环境中时,就可以利用 Conda 来安装 PyTorch 及其相关库了。这里给出的例子适用于 CUDA 11.7 的情况;如果硬件支持不同版本的 CUDA 或者不需要 GPU 加速的话,请访问 [PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取适合的具体配置选项[^5]。 对于带有 CUDA 支持的 PyTorch 安装,可采用如下命令: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 需要注意的是,在某些情况下,即使使用 Conda 进行安装也可能遇到 CUDA 不兼容的问题。此时推荐尝试使用 pip 工具配合额外索引来获取带有所需 CUDA 后端的支持包[^3]。
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